System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 视频中人脸在框检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸_技高网

视频中人脸在框检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:40278734 阅读:8 留言:0更新日期:2024-02-02 23:06
本申请实施例公开了一种视频中人脸在框检测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:对视频中初始帧进行人脸特征信息的提取,并将提取的人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果;若初始帧对应的比对结果为存在目标人员的人脸,将初始帧确定为首帧;提取首帧中的人脸框位置以及人脸框中的人脸轮廓线条;从首帧的下一帧开始,逐帧根据后续帧中人脸框位置内的图像内容与人脸轮廓线条确定后续帧中是否存在目标人员的人脸;若出现不存在目标人员人脸的后续帧,将后续帧更新为初始帧,直至完成对视频中的所有帧的人脸在框的检测。基于此,不对视频的每帧都进行人脸特征信息的卷积提取,大大减少了卷积运算量,降低硬件负荷。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及人脸检测,尤其涉及一种视频中人脸在框检测方法、装置、电子设备及存储介质


技术介绍

1、随着科技的发展,越来越多的事项可以通过线上来进行完成,比如线上人员验证、线上考试等事项。有些事项通常需要统计目标人脸在框时间和不在框时间,以供后续的相关验证使用。

2、目前,常用的统计方式为,对视频逐帧检测是否存在目标人员,但是这种方式,每帧都需要通过人脸识别网络模型进行卷积运算,这就会导致需要大量的卷积运算,对设备的硬件带来很大的负荷,可能会导致设备宕机。


技术实现思路

1、本申请实施例提供一种视频中人脸在框检测方法、装置、电子设备及存储介质,以降低人脸在框检测所耗费的硬件资源,降低硬件负荷,避免设备宕机。

2、第一方面,本申请实施例提供了一种视频中人脸在框检测方法,所述方法包括:

3、对所述视频中的初始帧进行人脸特征信息的提取,并将提取的所述人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果;

4、若所述初始帧对应的比对结果为存在目标人员的人脸,将所述初始帧确定为首帧;

5、提取所述首帧中的人脸框位置以及所述人脸框中的人脸轮廓线条;

6、从所述首帧的下一帧开始,逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目标人员的人脸;

7、若出现不存在所述目标人员人脸的后续帧,将所述后续帧更新为初始帧,直至完成对所述视频中的所有帧的人脸在框的检测。

<p>8、第二方面,本申请实施例提供了一种视频中人脸在框检测装置,所述装置包括:

9、比对模块,用于对所述视频中的初始帧进行人脸特征信息的提取,并将提取的所述人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果;

10、首帧确定模块,用于若所述初始帧对应的比对结果为存在目标人员的人脸,将所述初始帧确定为首帧;

11、人脸框提取模块,用于提取所述首帧中的人脸框位置以及所述人脸框中的人脸轮廓线条;

12、人脸判断模块,用于从所述首帧的下一帧开始,逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目标人员的人脸;

13、初始帧更新循环模块,用于若出现不存在所述目标人员人脸的后续帧,将所述后续帧更新为初始帧,直至完成对所述视频中的所有帧的人脸在框的检测。

14、第三方面,本申请实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:

15、一个或多个处理器;

16、存储装置,用于存储一个或多个程序,

17、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本申请任一实施例提供的视频中人脸在框检测方法。

18、第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如本申请任一实施例提供的视频中人脸在框检测方法。

19、本申请实施例的技术方案,对所述视频中的初始帧进行人脸特征信息的提取,并将提取的所述人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果;若所述初始帧对应的比对结果为存在目标人员的人脸,将所述初始帧确定为首帧;提取所述首帧中的人脸框位置以及所述人脸框中的人脸轮廓线条;从所述首帧的下一帧开始,逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目标人员的人脸;若出现不存在所述目标人员人脸的后续帧,将所述后续帧更新为初始帧,直至完成对所述视频中的所有帧的人脸在框的检测。基于此,本申请的方法不再对视频的每帧都进行人脸特征信息的卷积提取,转而使用人脸轮廓线条比对的方式对中间帧进行比对,大大减少了卷积运算量,从而降低人脸在框检测所耗费的硬件资源,降低硬件负荷,避免设备宕机。

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【技术保护点】

1.一种视频中人脸在框检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将提取的所述人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述首帧中的人脸框位置以及所述人脸框中的人脸轮廓线条,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述人脸框位置包含的图像内容提取所述人脸框中的所述人脸轮廓线条,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目标人员的人脸,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目标人员的人脸,还包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述后续人脸轮廓线条与所述首帧中的人脸轮廓线条之间的线条相似度,包括:

8.一种视频中人脸在框检测装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的视频中人脸在框检测方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种视频中人脸在框检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将提取的所述人脸特征信息与预设目标人脸特征信息进行比对,得到比对结果,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述首帧中的人脸框位置以及所述人脸框中的人脸轮廓线条,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述人脸框位置包含的图像内容提取所述人脸框中的所述人脸轮廓线条,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述逐帧根据后续帧中所述人脸框位置内的图像内容与所述人脸轮廓线条确定所述后续帧中是否存在所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈定权
申请(专利权)人:中国农业银行股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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